하나의 표본 평균을 가설값과 비교하는 일표본 사례와, 두 표본 평균을 비교하는 이표본 사례에서 가설 검정 워크플로를 살펴보셨습니다. 두 경우 모두 공통된 단계로 진행돼요.
이 연습은 강의의 일부입니다
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가설 검정이 왜 유용한지 알아보고, 한 표본 비율 검정의 전체 과정을 단계별로 따라가 봅니다. 이 과정에서 z-점수, p-값, 거짓 음성/거짓 양성 오류 같은 핵심 개념을 만나게 됩니다. Stack Overflow 설문조사와 의료 물품 지연 배송 데이터셋을 소개합니다.
두 집단의 평균 차이를 t-검정으로 검정하는 방법과, 이를 ANOVA와 쌍별 t-검정으로 두 집단 이상으로 확장하는 방법을 배웁니다.
현재 연습
두 집단의 비율 차이를 비율 검정으로 검정하는 방법을 배우고, 카이제곱 독립성 검정으로 두 집단 이상으로 확장한 뒤, 카이제곱 적합도 검정으로 한 표본 경우로 돌아옵니다.
모수 가설 검정이 전제로 하는 가정을 살펴보고, 그 가정이 충족되지 않을 때 사용할 수 있는 시뮬레이션 기반 및 순위 기반 비모수 검정을 알아봅니다.
